2018 机器阅读理解技术竞赛
机器阅读理解(Machine Reading Comprehension) 研究近年来受到广泛关注,任务通常定义为:让机器阅读文本,
然后回答和阅读内容相关的问题。阅读理解涉及到语言理解、知识推理、摘要生成等复杂技术,极具挑战。
我们提出了N-Reader,一个端到端的基于神经网络的机器阅读理解模型。
该模型的主要特点是采用双层的self-attention机制对单个文档以及所有输入文档进行编码。
通过这样的编码,不仅可以获取单篇文档中的关键信息,还可以利用多篇文档中的相似性信息。最终的模型取得了很大的提升。
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